AI業界の発展過程とCryptoの組み合わせの探求

人工知能業界の最近の発展は第四次産業革命と見なされており、大規模モデルの出現が各業界の効率を大幅に向上させました。深層学習技術はAI業界に新たな繁栄をもたらし、この潮流は暗号通貨業界にも影響を与えています。

この記事では、AI業界の発展の歴史、技術の分類、および深層学習技術が業界に与える影響について詳しく探討します。深層学習におけるGPU、クラウドコンピューティング、データソース、エッジデバイスなどの産業チェーンの上下流の発展状況とトレンドを深く分析します。また、本質的にCryptoとAI業界の関係について探討し、Crypto関連のAI産業チェーンの構図を整理します。

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AI業界の歴史

AI業界は20世紀50年代から始まり、人工知能のビジョンを実現するために、学術界と産業界は異なる時代と異なる学問的背景の下で、人工知能を実現するためのさまざまな流派を発展させてきました。

現代の人工知能技術は主に「機械学習」という用語を使用しており、この技術の理念は、機械がデータに依存してタスクを繰り返し反復することでシステムの性能を向上させることです。主なステップは、データをアルゴリズムに送信し、このデータを使用してモデルをトレーニングし、モデルをテストして展開し、モデルを使用して自動化された予測タスクを完了することです。

機械学習には三大主要派閥があり、それぞれ接続主義、記号主義、行動主義であり、人間の神経系、思考、行動を模倣しています。現在、神経ネットワークを代表とする接続主義が優勢であり(、深層学習とも呼ばれています)。神経ネットワークのアーキテクチャには入力層と出力層があり、複数の隠れ層がありますが、層の数とニューロン(のパラメータ)の数が十分に多くなると、複雑な汎用タスクに適合する十分な機会が得られます。

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神経ネットワークに基づく深層学習技術は、初期の神経ネットワークからフィードフォワード神経ネットワーク、RNN、CNN、GANに至るまで、複数の技術の反復と進化があります。最終的には、GPTなどの現代の大規模モデルで使用されるTransformer技術に進化しました。Transformer技術は神経ネットワークの一つの進化の方向であり、すべてのモードのデータを対応する数値にエンコードするための変換器が追加されています。そして、それを神経ネットワークに入力することで、神経ネットワークはあらゆる種類のデータをフィットさせ、多モードを実現できるのです。

AIの発展は三つの技術の波を経験しました:

1. 1960年代における記号主義技術の発展によって引き起こされた第一次の波は、一般的な自然言語処理および人間とコンピュータの対話の問題を解決しました。

2. 1997年、IBMのディープブルーがチェスのチャンピオン、カスパロフに勝利し、第二の発展の高潮を示しました。

3. 2006年から、深層学習技術の発展が第三の技術波を引き起こし、これは結合主義の最盛期でもある。

近年、深層学習技術は不断に突破を遂げ、いくつかの象徴的な出来事が現れました:

• 2015年、OpenAIが設立されました。
• 2016年、AlphaGoが世界囲碁チャンピオンの李世石に勝利しました。
• 2017年、GoogleはTransformerアルゴリズムを提案しました。
• 2018年にOpenAIがGPTモデルを発表しました。
• 2020年、OpenAIはGPT-3をリリースしました。
• 2023年1月、GPT-4に基づくChatGPTが発表されました。

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ディープラーニング産業チェーン

現在の大規模モデル言語は、すべて神経ネットワークに基づく深層学習方法を使用しています。GPTを筆頭とする大規模モデルは、人工知能の熱潮を生み出し、多くのプレイヤーがこの分野に参入しました。市場はデータと計算力の需要が大量に発生しています。

Transformer技術に基づくGPTなどの大規模モデルのトレーニングは、合計で3つのステップに分かれています:

1. プリトレーニング: 大量のデータを通じてモデルの各ニューロンの最適なパラメータを見つけるもので、最も計算力を消費します。

2. ファインチューニング: 少量の高品質データを使用してトレーニングし、モデルの出力品質を向上させる。

3. 強化学習: 報酬モデルを構築し、大モデルの出力を評価し、パラメータを反復します。

大規模モデルのパフォーマンスに影響を与える主な要因は、パラメータの数、データの量と質、計算能力の3つの側面によって決まります。これらの3つの要素は、1つの産業チェーンを育成しています。

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ハードウェアGPUプロバイダー

GPUは現在、トレーニングと推論の主要なチップです。Nvidiaは絶対的なリーダーシップを持ち、そのH100、A100などのチップは大規模モデルの商業化に広く利用されています。

2023年、Nvidiaの最新H100チップは供給不足で、出荷周期は52週に達しています。多くの大手テクノロジー企業はH100チップを大量に購入し、高性能計算センターを構築しています。

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クラウドサービスプロバイダー

クラウドサービスプロバイダーは、十分なGPUを購入してHPCを構築した後、資金が限られている人工知能企業に対して弾力的な計算能力とホスティングトレーニングソリューションを提供できます。現在、市場は主に3つのタイプのクラウドコンピューティングプロバイダーに分かれています:

1. 伝統的なクラウドベンダーを代表とする超大規模クラウドコンピューティングプラットフォーム(AWS、Google、Azure)。

2. 垂直AIトラックの専門的なクラウドコンピューティングプラットフォーム、CoreWeaveやLambdaなど。

3. Together.ai、Fireworks.ai 等のサービス提供者としての推論

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データベースプロバイダー

AIデータおよび深層学習のトレーニング推論タスクに関して、現在業界で使用されているのは「ベクトルデータベース」です。ベクトルデータベースは、大量の高次元ベクトルデータを効率的に保存、管理、インデックス化することを目的としています。

現在の主要なプレーヤーにはChroma、Zilliz、Pinecone、Weaviateなどがあります。データ量の需要が増加し、さまざまな分野の大規模モデルやアプリケーションの爆発に伴い、ベクトルデータベースへの需要が大幅に増加するでしょう。

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エッジデバイス

GPUハイパフォーマンスコンピューティングクラスターを構築する際には、通常大量のエネルギーを消費し、大量の熱を発生させます。これにより、HPCが持続的に稼働することを保証するために、いくつかの冷却エッジデバイスが必要になります。エネルギー供給と冷却システムの2つの方向が関わっています。

現在、エネルギー供給側では主に電力が使用されています。HPCクラスターの冷却に関しては、現在は主に空冷が使用されていますが、多くのVCが液冷システムに大きく投資しています。液冷は主に冷版式液冷、浸漬式液冷、噴霧式液冷の3つの探索方向に分かれています。

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アプリケーション

現在のAIアプリケーションの発展は、ブロックチェーン業界に似ており、インフラは非常に混雑していますが、アプリケーションの開発は追いついていません。前の10か月で活発なAIアプリケーションのほとんどは検索タイプで、アプリケーションの種類は比較的単一です。同時に、AIアプリケーションのユーザー保持率は従来のインターネットアプリケーションよりもはるかに低いです。

セコイアアメリカの報告によると、AIアプリケーションは、対象とする役割の観点から3つのカテゴリに分けられます：専門消費者向け、企業向け、一般消費者向け。消費者向けは主に生産性の向上に使用され、企業向けはマーケティング、法律、医療デザインなどの業界に使用されます。

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クリプト×AIの関係性

ブロックチェーンはZK技術の発展の恩恵を受け、非中央集権 + 非信頼化の思想に進化しました。ブロックチェーンネットワークは本質的に価値ネットワークであり、各取引は基盤となるトークンを基にした価値の変換です。トークノミクスは具体的なトークンの価値を示すルールです。

トークン経済学は、エコシステムの決済物(ネットワークのネイティブトークン)の相対的な価値を規定することができます。すべての次元に対して価格を設定することはできませんが、トークンの価格は多次元の価値を反映しています。一度ネットワークにトークンを付与し流通させると、機能や思想に価値を与えることができます。

トークンとブロックチェーン技術は、価値の再定義と発見の手段として、AI業界にとっても重要です。AI業界でトークンを発行することで、さまざまな側面で価値の再構築を促進し、より多くの人々が各セグメントで深く掘り下げるインセンティブを提供します。ブロックチェーン技術の改ざん不可能性と信頼不要の特性は、信頼を必要とするAIアプリケーションの実現にも役立ちます。

つまり、トークンエコノミクスは価値の再構築と発見を促進し、分散型台帳は信頼の問題を解決し、価値を世界的に再流動させることができます。CryptoとAIの組み合わせには実際の効用があり、価値の視点を再構築し、信頼の問題を解決し、残余価値を発見することができます。

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